0916~0919_開學季語言展

TensorFlow模型解析與範例大全

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內容簡介

TensorFlow認證考試最佳參考書

附解說檔及練習題400題

 

|本書專為有志於認證考試或想深入了解人工智慧原理者而設計|

提供大量的習題及解說(超過400個),同時深入解說神經網路的運作原理,無論是初學者或進階者都適合閱讀。

 

|繪製獨門的示意圖|

利用Excel的工作表來展示各種演算法的運算過程,將抽象概念具體化。

 

|詳細解說損失函數、 激發函數、優化器、標籤編碼、單熱編碼、正規化、標準化、學習率、正向傳播、反向傳播及梯度下降法等機器學習的基礎觀念,以厚植人工智慧的實力|

這些觀念是開發人工智慧軟體的關鍵,也是一般學子最難搞懂的部分,本書以問答集的形式呈現,共計41個主題,例如:為何要使用交叉熵函數來計算誤差?如何選擇激發函數?如何建構孿生神經網路?何謂梯度消失與梯度爆炸?如何使用自注意力機制?

 

【目標讀者】

✔各級學校的學生。

✔有志於認識人工智慧及參加認證考試的各界人士。

 

作者

陳鴻敏
 
本書作者畢業於中興大學,歷任台塑、三光及中華航空公司等要職,長期從事於管理制度之設計與電腦系統的開發,熟悉各種電腦語言,著有《Excel分析與資料庫整合應用》、《Visual Basic開發應用系統的十堂課》、《R語言的資料採礦導引》等書,並於2021年通過TensorFlow開發者認證考試。

 

目錄

|Chapter 01| 神經網路之概念 
1.1 神經網路模型簡介
1.2 神經網路模型運作解析
1.3 模型訓練的資訊
1.4 神經網路工作程序
1.5 應考須知
1.6 如何使用本書範例檔

|Chapter 02| 結構化資料的分類辨識
2.1 傳統的分類辨識方法
2.2 神經網路模型的分類辨識方法

|Chapter 03| 迴歸分析 
3.1 傳統迴歸分析法
3.2 神經網路模型在簡單迴歸分析的用法
3.3 神經網路模型在多元迴歸分析的用法

|Chapter 04| 圖像辨識 
4.1 圖像基本原理 
4.2 圖片及影片的基本操作
4.3 傳統圖像辨識法的缺點
4.4 卷積神經網路說明
4.5 在TensorFlow中使用卷積層
4.6 在TensorFlow中使用池化層與展平層
4.7 卷積層與池化層的種類
4.8 開放數據集

|Chapter 05| 圖像資料的擴增
5.1 圖像擴增的意義 
5.2 圖像擴增的方法 
5.3 圖檔之讀取與分類 
5.4 圖像資料產生器的特殊用途之一
5.5 圖像資料產生器的特殊用途之二

|Chapter 06| 預訓練模型的使用 
6.1 預訓練模型簡介
6.2 預訓練模型的用法之一
6.3 預訓練模型的用法之二 
6.4 預訓練模型的用法之三 
6.5 預訓練模型的比較 
6.6 遷移學習原理

|Chapter 07| 時間數列預測
7.1 時間數列的類型 
7.2 時間數列預測法 
7.3 時間數列預測步驟 
7.4 時間步與時間數列之切割
7.5 循環神經網路的模式 
7.6 循環神經網路之原理
7.7 循環神經網路的關鍵參數

|Chapter 08| 文本分類 
8.1 文本處理步驟 
8.2 移除停用詞 
8.3 斷詞器 
8.4 嵌入層與詞向量
8.5 預訓練的詞向量
8.6 文本分類的意義與程序
8.7 文本分類資料集簡介
8.8 文本預訓練模型之運用
8.9 文本分類的進階處理

|Chapter 09| 文本生成 
9.1 文本生成概要 
9.2 文本預處理 
9.3 建構模型兩種 
9.4 文本生成自訂函數
9.5 文本生成之斷句
9.6 自然語言處理的新發展

|附 錄|(附錄內容請至博碩官網下載)
附錄A 觀念解析
附錄B Google Colab使用方法
附錄C 範例檔清單_程式結構_套件版本

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    • 語言
    • 中文繁體
    • 裝訂
    • 紙本平裝
    • ISBN
    • 9786263337107
    • 分級
    • 普通級
    • 頁數
    • 424
    • 商品規格
    • 23*17.2*2.4
    • 出版地
    • 台灣
    • 適讀年齡
    • 全齡適讀
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